哈萨克文脱机手写字符识别系统的研究与实现

• 作者: 海拉提·克孜尔别克 达吾勒·阿布都哈依尔
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 哈萨克字符 改进的PCA方法 字符特征 K-W检验 线性判别函数
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 186-188,191
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.08.064

摘要

由于手写哈萨克字符结构的特殊性,仅提取几种单一的字符特征进行识别时正确率较低,识别效果较差.由此采用改进的PCA方法定位单词基线位置,对每个字符提取包括笔画密度特征、投影特征、轮廓特征等在内的36种特征,使用K-W检验对各特征的分类能力进行比较,并采用线性判别函数进行分类,取得了较高的识别精度.实验结果表明,该系统针对脱机字符识别率达到94%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	达吾勒·阿布都哈依尔	新疆大学信息科学与工程学院	10	60	4.0	7.0
3	海拉提·克孜尔别克	新疆大学信息科学与工程学院	2	11	2.0	2.0